基于遗传蚁群算法的测试数据自动生成
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究框架与论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 软件测试及测试数据自动生成的方法 | 第15-25页 |
| ·软件测试 | 第15-17页 |
| ·软件测试的定义 | 第15页 |
| ·软件测试的目的 | 第15页 |
| ·软件测试的原则 | 第15-17页 |
| ·软件测试技术分类 | 第17-21页 |
| ·静态测试 | 第18-19页 |
| ·动态测试 | 第19-21页 |
| ·测试数据生成方法 | 第21-25页 |
| 第3章 遗传蚁群算法 | 第25-39页 |
| ·遗传算法 | 第25-27页 |
| ·遗传算法描述 | 第25-27页 |
| ·遗传算法的构成要素 | 第27-34页 |
| ·遗传算法的编码 | 第27页 |
| ·种群规模的设定 | 第27-28页 |
| ·适应度函数 | 第28-30页 |
| ·遗传操作 | 第30-33页 |
| ·控制参数和终止条件 | 第33-34页 |
| ·蚁群算法 | 第34-37页 |
| ·蚁群算法原理 | 第35页 |
| ·蚁群算法模型 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法特征 | 第36-37页 |
| ·混合算法 | 第37-39页 |
| 第4章 遗传蚁群算法应用于测试数据的自动生成 | 第39-53页 |
| ·系统框架 | 第39-41页 |
| ·参数的编码 | 第41-44页 |
| ·参数的选取 | 第41-42页 |
| ·参数编码的原则 | 第42页 |
| ·多参数的编码方法 | 第42-43页 |
| ·不同数据类型的编码 | 第43-44页 |
| ·适应度函数的改进 | 第44-46页 |
| ·数值型数据适应度函数的改进 | 第44-45页 |
| ·非数值型数据适应度函数的改进 | 第45-46页 |
| ·程序插装方式的改进 | 第46-48页 |
| ·GAAA算法的设计 | 第48-53页 |
| ·GAAA流程图 | 第48-49页 |
| ·GAAA基本步骤 | 第49-53页 |
| 第5章 实验 | 第53-76页 |
| ·工具演示 | 第53-58页 |
| ·效果分析 | 第58-74页 |
| ·实验结论 | 第74-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·研究结论 | 第76页 |
| ·进一步展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 研究生履历 | 第84页 |
